在大數(shù)據(jù)智能時代,隨著無線傳感定位設(shè)備的普及使用,移動對象時空軌跡數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。軌跡大數(shù)據(jù)包括交通車輛軌跡、人類活動軌跡、動物遷徙軌跡、自然現(xiàn)象軌跡等,具有數(shù)量大、類型多、增長快、價值高、眾源泛在、時空多維、精細(xì)分辨率等優(yōu)點(diǎn)。由于其巨大的研究應(yīng)用價值,已有諸多重量級研究成果相繼涌現(xiàn),并廣泛服務(wù)于智能交通、城市規(guī)劃、服務(wù)推薦、行為分析、環(huán)境監(jiān)測、公共安全、城市計(jì)算、社會感知等領(lǐng)域。然而,大數(shù)據(jù)的“5V”特性給軌跡數(shù)據(jù)挖掘處理、知識發(fā)現(xiàn)帶來了新的挑戰(zhàn),使其面臨“數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏”或“知識即常識”的困境。為此,建立快速、高效的軌跡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理模型方法,對軌跡大數(shù)據(jù)去粗取精、去偽存真以提取高價值、結(jié)構(gòu)化的時空知識成為迫切解決的問題。論文以時空軌跡數(shù)據(jù)為研究對象,以結(jié)構(gòu)化道路信息化提取與更新和活動行為建模與場所語義感知為研究問題,開展了基于時空軌跡數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理理論模型與技術(shù)方法研究。論文研究工作主要包括以下幾個方面:1.針對結(jié)構(gòu)化道路信息快速提取問題,提出了一種基于低頻車輛軌跡數(shù)據(jù)的車行道路面、線一體化提取技術(shù)方法。首先,提出自適應(yīng)優(yōu)選加密方法解決低頻車輛軌跡中存在的假軌跡段、高噪...

【文章頁數(shù)】：179 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
本論文創(chuàng)新點(diǎn)
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 大數(shù)據(jù)與時空大數(shù)據(jù)
        1.1.2 時空軌跡大數(shù)據(jù)
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘
        1.2.2 結(jié)構(gòu)化道路信息提取
        1.2.3 時空軌跡數(shù)據(jù)語義感知
    1.3 研究內(nèi)容及論文組織
        1.3.1 研究對象與研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.3 論文結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 理論基礎(chǔ)與技術(shù)方法
    2.1 時空軌跡相關(guān)概念
        2.1.1 時空軌跡基本定義
        2.1.2 時空軌跡獲取與分類
        2.1.3 時空軌跡基本特征
    2.2 時空軌跡相關(guān)理論模型
        2.2.1 運(yùn)動空間與運(yùn)動概念模型
        2.2.2 時空GIS與時空數(shù)據(jù)模型
        2.2.3 時間地理學(xué)
        2.2.4 行為地理學(xué)
    2.3 時空軌跡相關(guān)處理技術(shù)與方法
        2.3.1 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.2 軌跡數(shù)據(jù)存儲管理
        2.3.3 時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘
        2.3.4 其他處理技術(shù)方法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 面向眾源車輛軌跡數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化道路信息提取與更新
    3.1 眾源車輛軌跡數(shù)據(jù)分析
    3.2 道路信息與軌跡數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析
        3.2.1 道路幾何拓?fù)湫畔?br>        3.2.2 道路屬性語義信息
        3.2.3 道路變化信息分析
    3.3 三角網(wǎng)支持下的低頻車輛軌跡提取結(jié)構(gòu)化道路信息
        3.3.1 問題分析
        3.3.2 方法原理
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 眾源車行軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)變化信息檢測與更新方法
        3.4.1 問題分析
        3.4.2 方法原理
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 面向人類活動軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)精細(xì)建模與地圖重建
    4.1 人類活動軌跡數(shù)據(jù)分析
        4.1.1 活動軌跡數(shù)據(jù)獲取
        4.1.2 活動軌跡數(shù)據(jù)類型
        4.1.3 活動軌跡數(shù)據(jù)特征
        4.1.4 活動軌跡與精細(xì)路網(wǎng)信息關(guān)聯(lián)分析
    4.2 活動軌跡數(shù)據(jù)構(gòu)建精細(xì)道路地圖過程認(rèn)知分析
        4.2.1 軌跡數(shù)據(jù)綜合過程
        4.2.2 圖結(jié)構(gòu)抽象建模過程
        4.2.3 專題地圖分層構(gòu)建過程
    4.3 基于多類活動GPS軌跡的中小區(qū)域精細(xì)道路地圖構(gòu)建
        4.3.1 問題分析
        4.3.2 方法原理
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 面向時空軌跡數(shù)據(jù)的活動行為建模與場所語義感知
    5.1 軌跡數(shù)據(jù)的時空語義感知
        5.1.1 時空行為語義感知
        5.1.2 場所位置語義感知
        5.1.3 活動事件語義感知
        5.1.4 時空語義感知框架
    5.2 低頻車輛軌跡加油停留行為識別與加油場所信息提取
        5.2.1 問題分析
        5.2.2 方法原理
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.3 慢跑運(yùn)動軌跡繞圈周期行為探測與運(yùn)動場所信息提取
        5.3.1 問題分析
        5.3.2 方法原理
        5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 時空軌跡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    6.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        6.1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
        6.1.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        6.1.3 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
        6.1.4 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
    6.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        6.2.1 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊
        6.2.2 軌跡數(shù)據(jù)挖掘模塊
        6.2.3 系統(tǒng)交互與可視化模塊
    6.3 系統(tǒng)示例展示
        6.3.1 系統(tǒng)主界面
        6.3.2 系統(tǒng)功能模塊展示
    6.4 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 研究總結(jié)
    7.2 研究展望
中外文參考文獻(xiàn)
攻博期間發(fā)表的科研成果
致謝



本文編號：3853768